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公开(公告)号：CN114343675A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111614625.3
申请日：2021-12-27
Applicant: 深圳航天科技创新研究院 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出一种脑电成分提取方法，包括：采集原始脑电信号，从原始脑电信号中获取静息脑电信号与激励脑电信号；以静息脑电信号作为取值基础进行卡尔曼滤波模型的参数估算，得出状态预测参数；根据状态预测参数对激励脑电信号进行卡尔曼滤波，以获取滤波后的脑电信号。由于静息脑电信号与激励脑电信号均为原始脑电信号的一部分，因此静息脑电信号与激励脑电信号中的噪声组成成分近似。另外，静息脑电信号反映大脑处于未受刺激状态的脑电信号，信号波动较为稳定，适宜作为提取状态预测参数的取值基础。以静息脑电信号作为取值基础进行参数估算，能够为激励脑电信号的滤波过程提供较高质量的状态预测参数，从而进一步提升脑电成分提取的准确度。
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公开(公告)号：CN113392259A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110528102.0
申请日：2021-05-14
Applicant: 深圳航天科技创新研究院 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种声音刺激样本选择方法、控制设备及存储介质，声音刺激样本选择方法包括：获取若干声音刺激样本，并根据声音刺激样本的时长和预设时长范围确定初选声音刺激样本；获取若干初选声音刺激样本的起始点，并将初选声音刺激样本根据起始点对齐；计算对齐后的初选声音刺激样本的原始响度，根据预设响度范围和原始响度调整初选声音刺激样本的响度；将调节响度后的初选声音刺激样本进行趋势分类以确定样本类别；计算调节后若干初选声音刺激样本的特征相似度以得到样本相似度；根据用户预设要求选取所述样本类别、所述样本相似度对应的所述初选声音刺激样本。本发明无需人工操作，提高声音刺激样本选择的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN112603335B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202011593744.0
申请日：2020-12-29
Applicant: 深圳航天科技创新研究院 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种脑电情感识别方法、系统、设备及存储介质，脑电情感识别方法包括：获取脑电信号，并将脑电信号进行预处理；将预处理后的所述脑电信号进行微状态分析仪得到微状态序列；根据所述微状态序列与预设参数确定所述脑电信号的情感特征；根据所述情感特征和预设特征数据库确定刺激事件的情感属性，所述预设特征数据库包括：所述情感特征与所述刺激事件的情感属性的匹配信息。本发明通过对预处理后的脑电信号进行微状态分析以得到微状态序列，然后根据微状态序列与预设参数确定情感特征，再通过情感特征与预设特征数据库以确定刺激事件的情感属性，使脑电情感识别准确，且识别率提高。
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公开(公告)号：CN112603335A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011593744.0
申请日：2020-12-29
Applicant: 深圳航天科技创新研究院 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种脑电情感识别方法、系统、设备及存储介质，脑电情感识别方法包括：获取脑电信号，并将脑电信号进行预处理；将预处理后的所述脑电信号进行微状态分析仪得到微状态序列；根据所述微状态序列与预设参数确定所述脑电信号的情感特征；根据所述情感特征和预设特征数据库确定刺激事件的情感属性，所述预设特征数据库包括：所述情感特征与所述刺激事件的情感属性的匹配信息。本发明通过对预处理后的脑电信号进行微状态分析以得到微状态序列，然后根据微状态序列与预设参数确定情感特征，再通过情感特征与预设特征数据库以确定刺激事件的情感属性，使脑电情感识别准确，且识别率提高。
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公开(公告)号：CN107578785A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710791753.2
申请日：2017-09-05
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 深圳航天科技创新研究院
IPC: G10L25/63
Abstract: 本发明提供一种基于Gamma分布分析的音乐连续情感特征分析评价方法，首先建立音乐连续情感特征的Gamma分布分析评价方法，通过该方法在时序上找到与情感响应最相似的情感特征。其次，建立基于情感感知矩阵的情感特征分析方法，通过该方法从情感感知能力上对上述特征进行评价，找到感知能力最好的情感特征。最后基于Gamma分布的情感预测方法，实现音乐情感的实时、自动分析。本方法可对音乐情感自动分析，情感标签实时自动预测，为音乐情感的评价和选择提供依据，对人工智能、情绪感知等方面具有推动作用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107491496A
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201710611469.2
申请日：2017-07-25
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 深圳航天科技创新研究院
IPC: G06F17/30 , G06F9/44 , G06F3/0487
CPC classification number: G06F17/30873 , G06F3/0487 , G06F8/38 , G06F17/30905
Abstract: 本发明提供一种利用视觉认知过程触发的网页浏览控制方法，解决现有网页无法利用大脑认知过程检测手段。在用户启动浏览器同时启动网页处理引擎和认知过程检测引擎，其中认知过程检测引擎至少能够识别两种可用于脑机接口操作的视觉认知过程，每种过程可以输出一组指令，用户在浏览器中输入网址后，浏览器加载页面，网页处理引擎对网页内容进行解析识别，当认知检测引擎检测到指令组A中的指令时，将该指令发送到浏览器中，浏览器将对应区域网页进行放大显示，将该区域内的网页链接以及其它浏览命令映射到第二组用于脑机接口操作的视觉认知过程指令组B中，分配相应的触发认知过程的视觉刺激。本发明为残障人士带来全新的交互体验，提高生活质量。
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公开(公告)号：CN113392259B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202110528102.0
申请日：2021-05-14
Applicant: 深圳航天科技创新研究院 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种声音刺激样本选择方法、控制设备及存储介质，声音刺激样本选择方法包括：获取若干声音刺激样本，并根据声音刺激样本的时长和预设时长范围确定初选声音刺激样本；获取若干初选声音刺激样本的起始点，并将初选声音刺激样本根据起始点对齐；计算对齐后的初选声音刺激样本的原始响度，根据预设响度范围和原始响度调整初选声音刺激样本的响度；将调节响度后的初选声音刺激样本进行趋势分类以确定样本类别；计算调节后若干初选声音刺激样本的特征相似度以得到样本相似度；根据用户预设要求选取所述样本类别、所述样本相似度对应的所述初选声音刺激样本。本发明无需人工操作，提高声音刺激样本选择的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN114333909A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111626611.3
申请日：2021-12-28
Applicant: 深圳航天科技创新研究院 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本公开实施例提供一种情感识别方法及其装置、计算机设备、存储介质，属于计算机信息处理技术领域，所述方法包括：获取音频信号；对所述音频信号进行分帧处理，得到多个分帧信号，提取多个所述分帧信号的声学特征；根据所述声学特征构建第一特征矩阵；获取所述声学特征对应的情感打分值；根据所述情感打分值构建第二特征矩阵；根据所述第一特征矩阵和所述第二特征矩阵从多个所述声学特征中选择目标声学特征；根据所述目标声学特征构建情感预测模型，根据所述情感预测模型进行情感识别，原理简单，计算量小，音频信号的情感识别无需人工操作，减少了人工对音频的情感标注工作，情感识别的准确率高。
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公开(公告)号：CN111317467A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010119912.6
申请日：2020-02-26
Applicant: 深圳航天科技创新研究院 , 哈尔滨工业大学
IPC: A61B5/0476 , A61B5/00
Abstract: 本申请适用于脑电生物信号技术领域，提供了一种脑电信号分析方法、装置、终端设备及存储介质，通过获取目标事件特征，提取目标事件特征的目标特征点，映射到脑电信号上，从而提取诱发的脑电信号成分，根据事件点可以提取任意时长的脑电信号成分进行分析，从而解决对连续的脑电信号无法进行有效分析的问题。
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